tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects
This repository is a curated collection of hands-on data science projects tailored for beginners. Whether you're just starting your journey in data science or looking to strengthen your skills, these projects provide a practical and interactive way to apply your knowledge.
これは何？
初心者向けのデータサイエンスプロジェクトを集めたGitHubリポジトリです。各プロジェクトは、実データセット、明確な説明、動作するコードを含む独立したJupyterノートブックです。学生、キャリアチェンジャー、独学者向けに作られています。
中身は？
- 115のプロジェクトが11のカテゴリに分類されています：分類、回帰、時系列、自然言語処理、クラスタリング、レコメンデーションシステム、異常検知、探索的データ分析/可視化、その他の応用、コンピュータビジョン、ロボティクス。
- プロジェクトは難易度順（初級 → 中級 → 上級）に並べられ、基礎（pandas、sklearn、基本的な機械学習）から始まり、テキスト/自然言語処理、コンピュータビジョン/深層学習、高度なトピックへと進む学習パスが付属しています。
- 各プロジェクトには、README、
requirements.txtファイル、動作するノートブックを含む独自のフォルダがあります。
使い方
- 前提条件：Python 3.9以上とJupyter Notebook/Lab。
- コアライブラリのインストール：
pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter - リポジトリのクローン：
git clone https://github.com/tkarim45/Beginner-Data-Science-Projects.git - プロジェクトを選択（例：
cd "Iris Flower Classification"）、依存関係をインストール（pip install -r requirements.txt）、そしてjupyter notebookを実行します。
貢献
貢献は歓迎します。ルール：1つのプルリクエストにつき1つのプロジェクト、README + requirements.txt + 動作するノートブックを含めること、大きなデータセット（>10 MB）は外部でホストすること、モデルのバイナリをコミットしないこと。
ライセンス
MITライセンス — 学習目的で自由に使用できます。
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